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基于知识图谱的健康医疗知识推送系统研究

屈峰林  
【摘要】:人们在没有大病痛时往往不会去往医院就诊,而是希望通过搜索引擎或者在线医疗问答系统获取自己的病症信息,而现有的医疗问答系统太过于依赖医生个人的经验,不符合数据驱动的科学医学理念。大数据,人工智能,物联网等信息技术的发展使得医疗行业与计算机信息技术融合成为了必然,知识图谱提供了一种从“关系”的角度去分析事物的方法,基于知识图谱的健康医疗知识推送系统能够根据用户输入的症状对用户所患疾病进行判断,从而为患者推送和患者所患疾病相关的医疗知识。首先分析了电子病历的结构特征,提出构建知识图谱的主要知识来源是电子病历中的首次病程记录和出院小结,随后提出了电子病历医疗实体提取任务,并使用CRF模型作为医疗实体提取的方法,对部分电子病历进行标注,然后使用CRF++工具对中文电子病历中的医疗实体进行提取,并将提取出的实体转换成为了 SOP三元组形式。其次,针对如何计算病症实体对于某一个疾病实体的影响因子IMPT,选用了朴素贝叶斯算法来计算病症实体的IMPT值。之后对实体节点设置了约束条件,然后再使用Neo4j提供的Jdbc将医疗实体和病症的权重因子导入到了 Neo4j中,完成了知识图谱的构建。最后对医疗知识推送系统进行系统结构设计和技术路线分析,使用Spring Boot集成Spring Data Neo4j以及Spring Data JPA完成系统框架搭建,在系统功能实现时提出了一种基于知识图谱的疾病判断策略,并根据制定的疾病判断策略选择出用户最有可能患有疾病和其他可能患有的疾病推荐给用户,最后根据患者所有可能患有的疾病为患者提供相应的医疗知识。本文采用知识图谱作为核心技术,通过对用户输入的症状在知识图谱中进行查询,并根据查询结果为用户提供与其患有疾病相关的医疗知识,实验结果表明,本医疗知识推送系统对用户的疾病有一定的辅助诊断作用。


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